論文の概要: HH4AI: A methodological Framework for AI Human Rights impact assessment under the EUAI ACT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18994v1
- Date: Sun, 23 Mar 2025 19:10:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-26 19:42:58.443405
- Title: HH4AI: A methodological Framework for AI Human Rights impact assessment under the EUAI ACT
- Title（参考訳）: HH4AI:EUAI ACTに基づくAI人権影響評価のための方法論的枠組み
- Authors: Paolo Ceravolo, Ernesto Damiani, Maria Elisa D'Amico, Bianca de Teffe Erb, Simone Favaro, Nannerel Fiano, Paolo Gambatesa, Simone La Porta, Samira Maghool, Lara Mauri, Niccolo Panigada, Lorenzo Maria Ratto Vaquer, Marta A. Tamborini,
- Abstract要約: 論文では、自律性、データ、目標指向設計によって駆動される、AIの変革的な性質を強調している。
重要な課題は、業界全体での“ハイリスク”なAIシステムの定義と評価である。
リスクを分離し、評価するために設計されたゲートベースのフレームワークである、基本的権利影響評価(FRIA)手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7754875105502606
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper introduces the HH4AI Methodology, a structured approach to assessing the impact of AI systems on human rights, focusing on compliance with the EU AI Act and addressing technical, ethical, and regulatory challenges. The paper highlights AIs transformative nature, driven by autonomy, data, and goal-oriented design, and how the EU AI Act promotes transparency, accountability, and safety. A key challenge is defining and assessing "high-risk" AI systems across industries, complicated by the lack of universally accepted standards and AIs rapid evolution. To address these challenges, the paper explores the relevance of ISO/IEC and IEEE standards, focusing on risk management, data quality, bias mitigation, and governance. It proposes a Fundamental Rights Impact Assessment (FRIA) methodology, a gate-based framework designed to isolate and assess risks through phases including an AI system overview, a human rights checklist, an impact assessment, and a final output phase. A filtering mechanism tailors the assessment to the system's characteristics, targeting areas like accountability, AI literacy, data governance, and transparency. The paper illustrates the FRIA methodology through a fictional case study of an automated healthcare triage service. The structured approach enables systematic filtering, comprehensive risk assessment, and mitigation planning, effectively prioritizing critical risks and providing clear remediation strategies. This promotes better alignment with human rights principles and enhances regulatory compliance.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、人権に対するAIシステムの影響を評価するための構造的アプローチであるHH4AI方法論を紹介し、EU AI法への準拠と、技術的、倫理的、規制的な課題に対処する。
論文では、自律性、データ、目標指向設計によって駆動されるAIの変革的な性質と、透明性、説明責任、安全性を促進するEU AI Actを強調している。
重要な課題は、広く受け入れられている標準の欠如とAIの急速な進化によって、業界全体での“ハイリスク”なAIシステムの定義と評価である。
これらの課題に対処するために、リスク管理、データ品質、バイアス緩和、ガバナンスに焦点を当て、ISO/IECおよびIEEE標準の関連性について検討する。
これは、AIシステム概要、人権チェックリスト、影響評価、最終的なアウトプットフェーズを含むフェーズを通じてリスクを分離し、評価するためのゲートベースのフレームワークである。
フィルタリングメカニズムは、説明責任、AIリテラシー、データガバナンス、透明性といった分野をターゲットにした、システムの特性に対する評価を調整します。
本論文は、医療自動トリアージサービスの架空のケーススタディを通して、FRIAの方法論を説明する。
構造化されたアプローチは、体系的なフィルタリング、包括的なリスク評価、緩和計画を可能にし、重要なリスクを効果的に優先順位付けし、明確な修復戦略を提供する。
これにより人権原則との整合性が向上し、規制コンプライアンスが強化される。
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